ISSN 1009-6248CN 61-1149/P 双月刊

主管单位:中国地质调查局

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中国地质学会

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哈萨克斯坦乌拉尔肯皮赛铬铁矿资源基地地质背景、成矿特征及矿床成因

高永伟, 洪俊, 吕鹏瑞, 曹凯, 张宇轩, 李旭拓, 刘明义, 张丹丹, 马中平

高永伟, 洪俊, 吕鹏瑞, 等. 哈萨克斯坦乌拉尔肯皮赛铬铁矿资源基地地质背景、成矿特征及矿床成因[J]. 西北地质, 2023, 56(1): 142-155. DOI: 10.12401/j.nwg.2022006
引用本文: 高永伟, 洪俊, 吕鹏瑞, 等. 哈萨克斯坦乌拉尔肯皮赛铬铁矿资源基地地质背景、成矿特征及矿床成因[J]. 西北地质, 2023, 56(1): 142-155. DOI: 10.12401/j.nwg.2022006
GAO Yongwei, HONG Jun, LÜ Pengrui, et al. Geological Background, Metallogenic Characteristics and Ore Genesis of the KempirsayChromite Resource Base in the Ural, Kazakhstan[J]. Northwestern Geology, 2023, 56(1): 142-155. DOI: 10.12401/j.nwg.2022006
Citation: GAO Yongwei, HONG Jun, LÜ Pengrui, et al. Geological Background, Metallogenic Characteristics and Ore Genesis of the KempirsayChromite Resource Base in the Ural, Kazakhstan[J]. Northwestern Geology, 2023, 56(1): 142-155. DOI: 10.12401/j.nwg.2022006

哈萨克斯坦乌拉尔肯皮赛铬铁矿资源基地地质背景、成矿特征及矿床成因

基金项目: 新疆重大科技专项“新亚欧大陆桥经济走廊铜金稀土等战略性矿产资源成矿预测与潜力评价”(2022A03010-2 ),中国地质调查局项目“中亚西亚国际合作地质调查”(DD20221804),国家重点研发计划项目课题“中亚成矿域战略性矿产信息及成矿规律”(2021YFC2901802),国家自然科学基金项目“西天山卡特巴阿苏金矿床黄铁矿特征研究及其对成矿机制的指示”(41602096)及陕西省重点研发计划项目“中亚优势战略性矿产成矿规律研究与矿业项目优选”(2021KWZ-19)联合资助。
详细信息
    作者简介:

    高永伟(1986–),男,博士研究生,高级工程师,从事中亚西亚地区地质矿产调查与研究。E-mail:gaoyw21033@126.com

    通讯作者:

    马中平(1970–),男,博士,研究员,从事中亚西亚地区地质矿产调查与研究。E-mail:2399056951@qq.com

  • 中图分类号: P611;F416.1

Geological Background, Metallogenic Characteristics and Ore Genesis of the KempirsayChromite Resource Base in the Ural, Kazakhstan

  • 摘要:

    铬铁矿是中国极为短缺的战略性矿产,哈萨克斯坦乌拉尔肯皮赛铬铁矿资源基地是全球最大的豆荚状铬铁矿产地。笔者系统总结了肯皮赛铬铁矿资源基地的地质背景、蛇绿岩特征及成矿类型,并对基地的开发现状进行了梳理。肯皮赛铬铁矿资源基地位于乌拉尔造山带南部,伴随寒武纪—三叠纪古乌拉尔洋形成演化,大量蛇绿岩地体残存于乌拉尔造山带内,形成一系列豆荚状铬铁矿床。肯皮赛地块出露完整的蛇绿岩层序,地幔橄榄岩以方辉橄榄岩和纯橄岩为主,发育高铝型和高铬型两类富铬铁矿。其中,高铝型铬铁矿形成于早泥盆世(或更早)MOR环境下;而高铬型铬铁矿形成于晚泥盆世洋内俯冲环境下(SSZ),是俯冲带流体与残留地幔橄榄岩交代反应后形成的熔体与围岩(地幔橄榄岩)发生熔岩反应的产物。肯皮赛铬铁矿资源基地铬铁矿探明储量约3亿t,年产铬铁矿和铬铁合金约700万t和169万t,主要用于出口。中国应不断加强与哈萨克斯坦的铬铁矿资源潜力调查、勘查开发及产能合作。

    Abstract:

    China ranks at the top in chromium consumption and stainless steel production, yet due to the limited domestic reserve and mine production of chromite ore, the current supply of chromium relies on the main imports from South Africa. Meanwhile, Kazakhstan has a leading position in chromite reserves and mining, mainly from the Kempirsay chromite resource base. On account of the above, this contribution provides an exhaustive summary of the geological background, ophiolites, metallogenic characteristics, the deposit’s genetic types, and the development status of the resource base. The Kempirsay chromite resource base is tectonically located in the Kempirsay massif of southern Urals. Many ophiolites were produced and preserved in the Ural orogenic belt during the opening and closure of the Ural paleo–ocean in the Cambrian to Triassic and host a series of podiform chromite deposits. The Harzburgites and dunites dominate the mantle peridotites, which are outcropped in a complete ophiolite sequence of the Kempirsay massif. Two kinds of chromitite have been found: the high–Al type in the Early Devonian (or earlier) MOR setting and the high–Cr type in the Late Devonian Supra–subduction zone(SSZ). The latter chromitite was formed in the reaction between the melt derived from residual mantle peridotites metasomatized by subduction fluids with depleted mantle during the intra–ocean subduction process. The estimated chromite reserve of the Kempirsay resource base is approximately 300 million tons, forming an annual chromite ore production of 7 million tons. Over half of the 1.69 million tons of ferrochrome production is exported to China. In summary, the Kempirsay chromite resource base in the Ural of Kazakhstan has favorable metallogenetic conditions and progressive mining activities. Thus, China should endeavor to strengthen cooperation with Kazakhstan in the potential resource investigation, exploration, mining of chromite resources, and related industry capacity.

  • 气候变暖是目前世界上最主要的环境问题之一,减少碳排放和增加区域生态系统碳汇是控制气候变暖的主要措施。农田生态系统作为陆地生态系统的重要组成部分,对区域碳循环起着至关重要的作用。农田生态系统既是碳源也是碳汇,准确估算农田生态系统碳变化是科学制定农业减排增汇战略的前提和基础(赵宇,2018)。

    以往研究中,净碳汇法是估算农田生态系统碳汇的常见方法,如王桂波等(2012)、康霞(2018)、翁领燕等(2018)利用该方法分别对陕西省耕地、甘肃省和江苏省农田生态系统碳源汇测算,并分析其时空变化;李艳春等(2014)、茹艺(2015)、王莉等(2022)分别分析福建省、黑龙江省和河南省农田生态系统的碳源汇时空变化及其影响因素;王敬哲等(2016)、李明琦等(2018)和郭永奇(2021)分别测算新疆、云南省和河南省农田生态系统碳源汇,并分析碳足迹变化。然而农田生态系统固碳潜力主要集中在农田土壤(赵明月等,2022),一些学者也通过自建经验公式、固碳速率法测算农田土壤碳汇量,如韩冰等(2008)通过建立公式估算农田土壤的固碳能力和潜力。李彦娥等(2023)、邱子健等(2024)采用固碳速率法分别对西北地区、江苏省农田土壤生态系统碳汇量进行核算。谭美秋等(2022)发现固碳速率法测算的河南省农田土壤与净碳汇法核算的农田生态系统碳汇结果呈现相似规律。上述农田碳汇核算研究主要集中于单一方法的测算,多方法对比研究缺乏,无法筛选出精准评估区域农田生态系统碳汇的适宜方法。

    陕西省地处西北地区,其耕地占全省土地总面积的19.34%,准确估算其农田生态系统碳汇是实现陕西省“双碳”目标的重要战略选择。笔者采用净碳汇法和固碳速率法分别核算陕西省农田生态系统碳汇,并分析两种方法的固碳时空分布差异,筛选出评估区域农田生态系统碳汇的适宜方法,为陕西省农田碳减排管理政策提供参考和技术支撑。

    本研究中涉及到的农田面积、主要作物产量、化肥施用量、农用物资使用量、农田翻耕面积、灌溉面积等均来源于2005~2020年的《陕西省统计年鉴》(htts://tjj.shaanxi.gov.cn),其中化肥为折纯量。

    净碳汇是指各种农作物在全生育期过程中碳吸收量与自然生长排放及农业投入产生的碳排放量的差值。

    $$ {C_{\text{t}}} = {E_t}{\text{ - }}{T_t} $$ (1)

    式(1)中:$ {C_{\text{t}}} $为农田生态系统碳汇,tC;$ {E_{\text{t}}} $为碳吸收量,tC;$ {T_{\text{t}}} $为碳排放量,tC。

    $$ {E_{\text{t}}} = \sum\limits_{i = 1}^n {{E_i}} = \sum\limits_{i = 1}^n {{C_i}} \times {Y_i} \times {W_i}/{H_i} $$ (2)

    式(2)中:$ {E_i} $为i类农作物碳吸收量,tC;$ {C_i} $为i类农作物碳吸收率;$ {Y_i} $为i类农作物经济产量,t;$ {W_i} $为作物干重比;$ {H_i} $为i类农作物经济系数。碳吸收率、干重比、经济系数主要参考前人研究资料(郭永奇,2021),具体见表1

    表  1  主要农作物的经济系数、干重比、碳吸收率
    Table  1.  Economic coefficient, dry weight ratio and carbon absorption rate of main crops
    作物种类 经济系数 干重比 碳吸收率 作物种类 经济系数 干重比 碳吸收率
    水稻 0.41 0.86 0.45 棉花 0.45 0.92 0.10
    麦类 0.49 0.87 0.40 麻类 0.45 0.88 0.15
    玉米 0.47 0.86 0.40 烟叶 0.45 0.84 0.55
    豆类 0.45 0.87 0.35 其他谷物 0.45 0.83 0.35
    油料 0.45 0.90 0.25 蔬菜 0.83 0.15 0.45
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    农田碳排放主要包括农用物资投入引起的碳排放、土壤N2O排放、稻田CH4排放及稻田土壤呼吸4方面。其中1 t N2O 和1 t CH4所引发的温室效应相当于81.2727 tC和6.8182 tC 所产生的温室效应(谭美秋等,2022)。

    碳排放量估算:

    $$ {T_{\text{t}}} = \sum\limits_{i = 1}^n {{T_i}} = \sum\limits_{i = 1}^n {{Q_i}} \times {R_i} $$ (3)

    式(3)中:$ {T_i} $为第i类碳排放量,tC;$ {Q_i} $为第i类碳排放源数量;$ {Q_i} $为第i类碳源的碳排放系数。

    ① 农用物资投入引起的碳排放主要包括化肥、农药、农膜、农用柴油、农田翻耕和农田灌溉6方面,对应的碳排放系数见表2

    表  2  各类农用物资碳排放系数及来源
    Table  2.  Carbon Emission Coefficients and Sources of Various Agricultural Materials
    农用物资种类碳排放系数单位数据来源
    化肥0.8596Kg/Kg张精等,2021
    农药4.9341Kg/Kg张精等,2021
    农膜5.18Kg/Kg谭美秋等,2022
    柴油0.59Kg/Kg谭美秋等,2022
    翻耕31260Kg/km2谭美秋等,2022
    灌溉26648Kg/km2谭美秋等,2022
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    ② 土壤N2O排放

    农作物种植过程中易对土壤表层产生破坏,从而导致大量温室气体流失到大气中,尤以N2O最为突出。各类农作物土壤N2O排放系数(谭美秋等,2022)见表3

    表  3  各类农作物土壤N2O排放系数
    Table  3.  N2O Emission Coefficients of Various Crop Soils
    农作物种类N2O排放系数
    (Kg/km2
    农作物种类N2O排放系数
    (Kg/km2
    水稻24玉米253
    麦类205蔬菜421
    豆类77其他旱地作物95
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    ③ 稻田CH4排放

    农田生态系统CH4排放主要来源于稻田种植。根据以往研究结果(田云等,2013),陕西省水稻属中季稻,CH4排放系数取12.51 g/m2

    ④ 稻田土壤呼吸

    土壤呼吸主要为稻田CO2排放,稻田土壤呼吸的碳排放系数为1023 t/km2吴贤荣等,2014谭美秋等,2022)。

    根据《中华人民共和国国家标准——生态系统评估生态系统生产总值(GEP)核算技术规范》(GB/T 1.1-2020),本研究只考虑农田的土壤碳汇,不考虑农田植被的碳汇,也就是农田生态系统的净碳汇量,其计算公式为:

    $$ CSCS = \left( {BSS + SCS{R_n} + PR \times SCS{R_s}} \right) \times SC $$ (4)

    式(4)中:CSCS为农田碳汇量,tC/a;BSS为无固碳措施下固碳速率,tC/(km2·a);$ SCS{R_n} $为施用化肥固碳速率,tC/(km2·a);$ SCS{R_s} $为秸秆还田固碳速率,tC/(km2·a);PR为秸秆还田率;SC为农田面积( km2)。

    $$ BS S = NSC \times BD \times H \times 0.1 $$ (5)

    式(5)中:NSC为土壤有机碳的变化;BD为土壤容重g/cm3H为土壤厚度,取20 cm。

    $$ SCS{R_n} = 0.635\;2 \times TNF - 1.083\;4$$ (6)

    式(6)中:TNF为单位面积耕地化学氮肥、复合肥总施用量kg/(km2·a)

    $$ TNF = {{\left( {NF + CF \times 0.3} \right)} \mathord{\left/ {\vphantom {{\left( {NF + CF \times 0.3} \right)} {{S_p}}}} \right. } {{S_p}}} $$ (7)

    式(7)中:Sp为耕作面积,km2NFCF为化学氮肥和复合肥施用量,t。

    $$ SCS{R_n} = 17.116 \times S + 30.553 $$ (8)

    式(8)中:S为单位面积秸秆还田量t/( km2·a)。

    $$ S = {{\sum\nolimits_{j = 1}^n {{C_{yj}} \times SG{R_j}} } \mathord{\left/ {\vphantom {{\sum\nolimits_{j = 1}^n {{C_{yj}} \times SG{R_j}} } {{S_p}}}} \right. } {{S_p}}} $$ (9)

    式(9)中:$ {C_{yj}} $为作物j在当年的产量,t;$ SG{R_j} $为作物j的草谷比,$ {S_p} $为耕作面积。

    所用参数具体值及来源见表4表5

    表  4  主要参数列表
    Table  4.  List of Main Parameters
    参数 定义 取值 单位 来源
    PR 秸秆还田推广实行率 42.6% / 张国等,2017
    NSC 土壤有机碳的变化 0.06 / GB/T 1.1-2020
    H 土壤厚度 20 cm GB/T 1.1-2020
    NF 化学氮肥 / t 陕西省统计年鉴
    CF 复合肥施用量 / t 陕西省统计年鉴
    Sp 耕作面积 / km2 陕西省统计年鉴
    Cyj 作物j在当年的产量 / t 陕西省统计年鉴
    SGRj 作物j的草谷比 表5 / 农业农村部办公厅
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    表  5  不同作物的草谷比
    Table  5.  Grass to Grain Ratio of Different Crops
    作物 草谷比 作物 草谷比
    水稻 0.623 油料 2.0
    麦类 1.366 棉花 8.1
    玉米 2.0 豆类 1.57
    薯类 0.5 麻类 8.10
    烟叶 1.0 其他谷物 0.85
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    从2020年陕西省农田生态系统碳排放情况(表6)可知,全省农田生态系统碳吸收明显大于碳排放,整体呈碳汇状态,净碳汇达507.66万tC,碳汇强度131 tC/km2。这与王桂波等(2012)采用该方法核算的结果基本一致。碳吸收贡献由大到小依次为玉米、麦类、蔬菜、其他谷物、稻谷、油料、豆类、烟叶、麻类和棉花,其中玉米、麦类和蔬菜碳汇贡献率分别达40.15%、26.26%和14.11%。玉米和麦类为区域主要粮食作物,种植面积大,碳汇能力强。蔬菜作为农民创收的主要来源,种植面积大,其碳汇能力优于其他农作物。碳排放贡献由大到小依次为化肥、稻田土壤呼吸、土壤硝化、翻耕、柴油、灌溉、农膜、稻田甲烷排放和农药,其中化肥、稻田土壤呼吸、土壤硝化、翻耕影响较大,贡献率分别达27.97%、17.32%、17.11%和16.76%。

    表  6  2020年陕西省农田生态系统碳吸收、碳排放核算表
    Table  6.  Accounting table for carbon absorption and emissions of farmland ecosystems in Shaanxi Province
    碳吸收量(万t) 碳排放量(万t) 碳汇量(万t)
    稻谷 75.20 农资投入 化肥 173.56
    麦类 296.33 农药 5.90
    玉米 453.04 农膜 23.17
    豆类 20.04 柴油 55.69
    油料 29.64 翻耕 104.01
    棉花 0.01 灌溉 35.62
    麻类 0.02 自然排放 土壤N2O排放 106.18
    烟叶 5.43 稻田CH4排放 8.96
    其他谷物 89.34 稻田土壤呼吸 107.51
    蔬菜 159.21
    小计 1128.26 620.60 507.66
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    全省碳吸收量分布(图1)显示,渭南最高(213.81万tC),榆林次之(178.72万tC),接着咸阳、西安、汉中和宝鸡,其余均低于100万tC。碳吸收能力的差异主要与不同区域农作物种类、产量和播种面积有关,中部地区主要以玉米和麦类种植为主,占比达75%以上;陕北主要以玉米为主,其他谷物和蔬菜次之;陕南差异较大,汉中以稻谷、玉米和蔬菜为主;商洛主要为玉米、麦类、蔬菜和其他谷物;安康则主要为玉米、稻谷和蔬菜。

    图  1  各地市农田生态系统碳吸收量
    Figure  1.  Carbon absorption of farmland ecosystems in various cities

    全省碳排放量分布情况(图2)显示,汉中最高(127.06万tC),渭南次之(113.93万tC),咸阳第三(81.95万tC),铜川最低(10.62万tC)。各地碳排放量组成结构有所差异,除汉中、安康、榆林外,其他地区均以化肥碳排放最多;汉中和安康则以稻田土壤呼吸最多;榆林以土壤翻耕和硝化为主。

    图  2  各地市农田生态系统碳排放量
    Figure  2.  Carbon emissions from farmland ecosystems in various cities

    空间分布来看(图3),除汉中外其他各地市农田均表现为碳汇状态,碳汇高值区域主要分布在榆林、渭南、西安、咸阳、宝鸡;低值区域主要分布于商洛、安康、延安、铜川;汉中处于碳源状态。由于不同行政区域农田面积相差较大,相比碳汇总量,其碳汇强度即单位面积内的碳汇量更能客观反映其碳汇水平。全省碳汇强度整体呈现“中间高,南北低”的分布格局,西安最高(238 tC/km2),汉中最低(−4 tC/km2),由大到小依次为西安、宝鸡、铜川、咸阳、渭南、榆林、商洛、延安、安康和汉中。安康和汉中碳汇强度最低,这与区域水稻种植面积较大,导致稻田土壤呼吸碳排放较多所致。

    图  3  各地市农田生态系统净碳汇量及碳汇强度
    Figure  3.  Carbon sink amount and carbon sink intensity of farmland ecosystems in various cities

    固碳速率法计算得出2020年陕西省农田生态系统碳汇为76.51万tC,碳汇强度25 tC/km2,其中66.6%来自施用氮肥和复合肥导致的碳吸收,27.3%来自秸秆还田带来的碳封存,6.1%来自无措施的土壤固碳。

    空间分布来看(图4),碳汇高值区域主要分布在渭南、咸阳、榆林、西安、宝鸡、延安;低值区域主要分布于安康、铜川、商洛。全省碳汇强度整体呈现“中间高,南北低”的分布格局,咸阳最高(42 tC/km2),榆林最低(13 tC/km2),由大到小依次为咸阳、西安、铜川、延安、渭南、宝鸡、汉中、安康、商洛和榆林。各地市碳汇组成结构有所差异,但均以施用化肥碳汇为主(48.5%~82.3%),其次为秸秆还田碳汇(13.0%~43.0%),无措施碳汇占比较少(3.6%~12.1%)。各地市碳汇组成结构差异,主要与区域经济投入、作物产量、农田管理措施有关。

    图  4  各地市农田生态系统碳汇量及固碳强度
    Figure  4.  Various carbon sinks and carbon sink intensities of farmland ecosystems in various cities and regions

    图5碳汇总量看,采用净碳汇核算的陕西省农田生态系统碳汇(452.81~507.66万tC)远大于固碳速率法核算的结果(58.83~82.28万tC),固碳速率法核算值仅占净碳汇核算值的12.8%~18.2%。

    图  5  两种方法碳汇量及碳汇强度对比
    Figure  5.  Comparison of carbon sequestration and carbon sequestration intensity between two methods

    从时间分布看,净碳汇法得出2005~2020年碳汇总量整体呈波动上升趋势,而固碳速率法表现为先上升后下降态势,其中净碳汇法在2020年达到峰值,而固碳速率法在2015年最高。碳汇强度方面净碳汇法表现为持续上升态势,而固碳速率法表现为先上升后下降态势。

    造成两者碳汇量及时空变化趋势差异的主要原因是形成碳汇的结构组成不同。净碳汇法除受作物产量因素外,还与农资投入、作物种类、土壤呼吸等因素有关;而固碳速率法主要与施肥、秸秆还田因素有关。

    从空间分布看,全省碳汇强度整体均是“中间高,南北低”的分布格局。净碳汇法整体呈现中部>北部>南部,而固碳速率法则表现为中部>南部>北部。究其原因,净碳汇法碳排放考虑稻田土壤呼吸及甲烷排放,从而使南部稻田种植面积较大的汉中、安康净碳汇量减少。这与王桂波、康苗苗等未考虑稻田土壤呼吸得出的结果一致(康苗苗等,2011王桂波等,2012)。研究认为净碳汇法更适用于区域有水稻种植的农田生态系统碳汇的核算。

    各地市碳汇强度两种方法得出的结果有所差异,净碳汇法中西安和宝鸡最高,汉中最低;而固碳速率法中咸阳和西安最高,榆林最低。净碳汇法中碳吸收主要考虑作物全生育期的碳吸收,以玉米、麦类和蔬菜贡献率为主;碳排放主要影响因素为化肥、稻田土壤呼吸、土壤硝化、翻耕等。说明净碳汇法中区域耕地数量和质量决定着其农田生态系统的碳汇能力,西安和宝鸡地处关中平原,土壤肥沃,碳汇强度高,而汉中水稻种植面积大、土壤呼吸碳排放量高导致其碳汇强度小。固碳速率法中主要以施用化肥碳汇和秸秆还田碳汇为主,说明其碳汇能力主要取决于农田经济投入和耕地质量。咸阳、西安经济发达,土壤肥沃,其碳汇强度高;榆林地处黄土高原与毛乌素沙地过渡带,土壤贫瘠,耕地撂荒现象普遍,加之,该地区人口密度低,能源资源丰富,相对来说农业经济投入较少,导致其碳汇强度低。

    净碳汇法是估算农作物全生育期碳吸收与碳排放的差值,从整个农田生态系统产出平衡来考虑。该方法分别计算农田生态系统的碳源和碳汇,可清晰识别其碳排放和碳吸收的各项具体情况,剖析碳源和碳汇的内在原因,但涉及核算数据多,计算过程复杂。固碳速率法可直接计算农田土壤生态系统碳汇,涉及数据少,但其碳汇能力大小主要取决于化肥施用量、秸秆还田率及其土壤本身的固碳率。土壤固碳率与土壤有机碳变化有关,本研究过程中受数据限制土壤有机碳变化采用全国的平均值,秸秆还田率采用2011年全省平均值42.6%,各地区土壤固碳率差异性被显著降低。

    本研究采用固碳速率法核算的全省平均碳汇强度25 tC/km2·a,核算值偏低主要未考虑免耕因素和秸秆还田率偏低等原因。金琳等(2008)得出西北地区免耕措施固碳强度为91 tC/km2·a,韩冰等(2008)研究采用免耕措施,全国平均农田土壤固碳强度为28 tC/km2·a。受数据限制,秸秆还田率采用2011年数据(42.6%)核算的碳汇强度为7 tC/km2·a。近些年随着秸秆禁止焚烧、秸秆综合利用等措施的实施,秸秆还田率已有所提高。谭美秋等(2022)采用秸秆还田率61%核算的固碳强度为27 tC/km2·a。故考虑免耕因素及秸秆还田率提高的条件下,按最小值估算,本研究采用固碳速率法核算的碳汇强度可能达到73 tC/km2·a,尽管与净碳汇法核算的131 tC/km2仍有一定差异,但核算结果单位基本一致,有一定可比性。

    稻田种植是农田生态系统CH4排放的主要来源(王莉等,2022),陕南部分地区水稻种植面积大,由稻田种植引起的CO2排放占比较高,其碳排放实际情况与净碳汇法的测算结果更相符,而固碳速率法未考虑这部分因素,故净碳汇法目前更适用于核算陕西省农田生态系统碳汇。

    (1)净碳汇法和固碳速率法核算值整体均呈碳汇状态,前者核算结果(452.81~507.66万tC)远大于后者核算结果(58.83~82.28万tC),后者核算值仅占前者核算值的12.8%~18.2%。

    (2)两种方法碳汇结构的组成差异导致两者的时空变化趋势有所不同。时间序列上,净碳汇法2005~2020年碳汇总量整体呈波动上升趋势,而固碳速率法表现为先上升后下降态势。空间格局上,净碳汇法中西安和宝鸡最高,汉中最低,整体表现为中部>北部>南部;而固碳速率法中咸阳和西安最高,榆林最低,整体表现为中部>南部>北部。

    (3)净碳汇法目前更适用于核算陕西省农田生态系统碳汇,2020年其值为507.66万tC。但考虑免耕和秸秆还田率提高等因素,两种方法核算结果单位基本一致,具有可比性。今后应加大农田土壤有机碳变化监测力度,加强农田管理措施碳汇研究,对于固碳速率法精准评估农田土壤生态系统碳汇极其重要。

  • 图  1   乌拉尔造山带构造简图及蛇绿岩分布图(构造分区据李三忠等,2016Puchkov,2017修改)

    代表性蛇绿岩体:SK. Syum–Keu;RI. Ray–Iz; VK. Voykar;KK. Kraka;KH. Khabarny;KP. Kempirsay

    Figure  1.   Tectonic zones of the Urals and localization of major ophiolite massifs

    图  2   乌拉尔造山带古生代构造演化模式图

    Figure  2.   Tectonic models showing the evolutionary history for the Urals in the Paleozoic

    图  3   哈萨克斯坦肯皮赛地块地质简图及铬铁矿分布图(据Melcher et al.,1997修改)

    Figure  3.   Schematic geologic map and distribution of chromite deposits of the Kempirsay Massif

    图  4   肯皮赛与世界典型蛇绿岩的岩性柱状示意图(图上厚度未按比例)(据Melcher et al.,1997Rizeli et al.,2016陈艳虹等,2018Rollinson et al.,2018 Pirajno et al.,2020修改)

    Figure  4.   Schematic stratigraphic columnar section of Kempirsay and other typical ophiolites in the world (not at scale)

    图  5   世界主要铬铁矿生产国2019~2021年铬铁矿石产量图

    数据来源于国际铬铁矿发展协会(ICDA)

    Figure  5.   Mine production of chromium in major countries in worldwide, 2019~2021

    图  6   哈萨克斯坦铬业公司2016~2020年铬铁合金产量、销量及出口量图

    Figure  6.   Ferroalloys production, sales, export volumes of Kazchrome, 2016~2020

    表  1   哈萨克斯坦乌拉尔肯皮赛铬铁矿资源基地主要矿山统计表

    Table  1   Main mines in Kempirsay chromite resource base of Ural, Kazakhstan

    矿业项目矿山储量/矿石量(Mt)资源量/矿石量(Mt)平均品位/%(Cr2O3产量/矿石量(Mt)所有者
    顿斯克伊十周年158.1202.449.92.5哈萨克斯坦铬业公司
    青年3.14.150.42.3
    南方0.60.651.70.6
    佩沃麦斯克耶30.3
    7号异常0.241.2
    沃斯克霍德沃斯克霍德1948.51.05土耳其伊德勒姆集团
    合计183.8207.36.75
     注: 数据来源于哈萨克斯坦铬业公司、土耳其伊德勒姆公司以及标普数据库(截至2021年底)。
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图(6)  /  表(1)
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-05-04
  • 修回日期:  2022-07-06
  • 网络出版日期:  2022-08-30
  • 刊出日期:  2023-02-19

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